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虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。

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聚友客栈powerd《利玛窦中国札记》里，这样记录着对中国细致认真的观察和描述：“我们在中国已经生活了差不多三十年，并且游历过它的最重要的一些省份，而且我们和这个国家的贵族、高官及最杰出的学者们友好交往。我们会说这个国家本土的语言，亲身从事研究过他们的风俗和法律；并且最后而又最为重要的是，我们还专心日以继夜地攻读过他们的文献。这些优点当然是那些从未进入过这个陌生世界的人们所缺乏的。”